命令：
看gpu使用情况： nvidia-smi
看后台有没有socket： screen-list
看谁在用gpu：gpustat
如果没装，就：pip install gpustat
根据进程id看使用情况：htop或者top
kill进程：kill -9 进程id
查看cuda版本 ： nvcc -V
查看位置 ： which nvcc
查看NVIDIA动态使用情况： watch -n 1 nvidia-smi
cuda 版本 ： cat /usr/local/cuda/version.txt
cudnn 版本 ： cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
NVIDIA 驱动版本 ： cat /proc/driver/nvidia/version
查看环境变量 : env
LD_DEBUG=all cat
卸载cuda ： sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl
卸载NVIDIA Driver ： sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
多版本CUDA切换:
sudo rm -rf /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-8.0 /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-9.1 /usr/local/cuda
0、 Tensorflow gpu 官方安装指南：
https://www.tensorflow.org/install/install_windows
下载CUDA并安装：
各个版本的CUDA ：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
下载CUDNN (要注册)
CUDNN库下载地址：https://developer.nvidia.com/cudnn
ubuntu 同时安装cuda8.0与cuda9.0,cuda9.1
https://blog.csdn.net/weixin_32820767/article/details/80421913
